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基于显著性目标检测的葡萄叶片病害分割
引用本文:王书志,乔虹,冯全,张建华.基于显著性目标检测的葡萄叶片病害分割[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2021,47(1).
作者姓名:王书志  乔虹  冯全  张建华
作者单位:1.西北民族大学电气工程学院,甘肃 兰州 730030;2.甘肃农业大学机电工程学院,甘肃 兰州 730070;3.中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081
基金项目:国家自然科学基金项目(31971792);中央高校基本科研业务费项目(31920200043)
摘    要:为提高葡萄叶片病害图像中病斑分割性能,提出了一种基于显著性目标检测的病斑分割方法。采用显著性目标检测网络来生成葡萄病害叶片图像的显著性图,通过多种分辨率的网格结构提取图像局部和全局信息,并将它们融合成预测特征;再对病害叶片的显著性图用自适应阈值法分割出叶片上的病害区域,并用形态学方法进行后处理。结果表明,在测试集A上,所建立的方法对病斑分割性能指标马修斯相关系数(MCC)为0.625,略低于对比算法全卷积神经网络(FCN)的0.689,但在衡量泛化性能的测试集B上,所建立方法的MCC为0.338,远高于FCN的0.072, 说明所建立方法在分割精度和泛化性方面具有较好的平衡性。

关 键 词:葡萄叶片病害  分割  显著性目标检测
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